Một tập đoàn công nghệ bốc hơi 31 tỷ USD vốn hóa vì AI: Lời cảnh tỉnh cho các hãng gia công CNTT dựa vào nhân công giá rẻ

Sự kiện cổ phiếu IBM bốc hơi hơn 13% giá trị, tương đương 31 tỷ USD vốn hóa chỉ trong một phiên giao dịch cuối tháng 2/2026 không chỉ là một cú sốc tài chính đơn thuần. Nó đánh dấu một cột mốc lịch sử: Sự khởi đầu cho hồi kết của mô hình kinh doanh gia công công nghệ thông tin (CNTT) truyền thống dựa trên sức người.

Khi "gã khổng lồ" từng định nghĩa ngành công nghệ thế giới cũng phải chới với trước bóng ma AI, cả ngành gia công phần mềm đang đứng trước một kịch bản kinh dị có thực.

Ngày tàn của mô hình cũ

Tờ Fortune cho hay trong nhiều thập kỷ, IBM đã xây dựng một mô hình không thể xâm phạm dựa trên các hệ thống Mainframe đồ sộ và ngôn ngữ lập trình COBOL cổ điển.

Mô hình kinh doanh của họ rất đơn giản nhưng hiệu quả, đó là duy trì các hệ thống cũ kỹ, phức tạp và tính phí tư vấn, bảo trì dựa trên giờ công của các chuyên gia trình độ cao. Đây chính là cốt lõi của ngành gia công CNTT: bán sự phức tạp và thời gian của con người để đổi lấy dòng tiền ổn định.

Tuy nhiên, sự xuất hiện của các công cụ AI tạo sinh thế hệ mới, điển hình là Claude Code, đã làm sụp đổ hoàn toàn rào cản này. Sự kiện Anthropic ra mắt Claude Code vào cuối tháng 2/2026 đã giáng một đòn chí mạng vào mô hình kinh doanh dựa trên tư vấn và bảo trì hệ thống cũ của IBM.

Theo hãng tin Reuters, AI hiện nay không chỉ hỗ trợ viết code mới mà còn có khả năng "đọc" và chuyển đổi các hệ thống mã nguồn cũ nát sang ngôn ngữ hiện đại với tốc độ nhanh gấp hàng chục lần con người, khiến mô hình tính phí theo giờ công của các chuyên gia IBM bỗng chốc trở nên lỗi thời.

Điều từng tốn của các đội ngũ kỹ sư IBM hàng năm trời nay chỉ mất vài tuần để hoàn thành với chi phí gần như bằng không. Sai lầm của IBM, theo nhận định từ Gartner, chính là việc quá tự tin vào vị thế độc quyền di sản mà quên mất rằng AI là một kẻ phá hủy các rào cản kỹ thuật cũ.

Trường hợp của IBM là một lời cảnh báo đỏ cho toàn bộ mô hình gia công phần mềm toàn cầu, đặc biệt là tại các quốc gia có sự phát triển thần tốc của ngành IT chủ yếu dựa trên trụ cột lao động giá rẻ. AI đang san phẳng lợi thế này một cách thô bạo.

Thực tế cho thấy nếu các công cụ AI coding như Claude hay GitHub Copilot tiếp tục tiến hóa, nhu cầu về lập trình viên cấp thấp sẽ giảm mạnh.

Một báo cáo gần đây từ Goldman Sachs dự báo rằng AI có thể tự động hóa tới 25% tổng giờ làm việc (work hours) trong nền kinh tế nếu công nghệ phát triển và áp dụng rộng rãi, đẩy các doanh nghiệp gia công vào kịch bản "bẫy thu nhập trung bình của ngành phần mềm".

Tương tự theo nghiên cứu từ McKinsey Global Institute, AI generative có thể tự động hóa một phần lớn các hoạt động trong nhiều công việc hiện nay, đặc biệt là các tác vụ lặp lại hoặc phụ trợ.

Tập đoàn này từng ước tính rằng AI generative có thể đảm nhiệm tới khoảng 29,5 % tổng giờ làm việc ở Mỹ vào năm 2030, tăng mạnh so với mức 21,5 % nếu không có AI, dẫn đến những kịch bản đầy thách thức đối với các đơn vị gia công.

Rủi ro lớn nhất chính là sự sụp đổ của mô hình tính phí theo giờ công. Khi AI giúp lập trình viên hoàn thành công việc nhanh gấp 3 lần, doanh thu dựa trên nhân lực giá rẻ có thể tự động sụt giảm tới 60-70%, đẩy doanh nghiệp vào thế tiến thoái lưỡng nan giữa việc tăng năng suất để giữ khách hay chấp nhận mất dòng tiền.

Đi cùng với đó là áp lực ép giá khốc liệt khi khách hàng sẽ không chấp nhận trả mức phí cũ khi biết AI đã làm thay 50% khối lượng công việc. McKinsey ghi nhận các khách hàng và doanh nghiệp đang chuyển từ mô hình tính phí theo thời gian sang phí theo kết quả do AI thay đổi cách tạo ra và đo lường giá trị.

Theo McKinsey chi nhánh Anh, hiện 25% doanh thu tư vấn toàn cầu đã bắt đầu dựa trên kết quả đầu ra thay vì tính phí thời gian và xu hướng này sẽ tiếp tục tăng do AI giúp tự động hóa nhiều tác vụ truyền thống.

Kế đến là biên lợi nhuận thu hẹp vì chi phí đầu tư cho AI tăng nhưng doanh thu trên đầu người có thể giảm nếu không chuyển đổi kịp mô hình tính phí. McKinsey ước tính AI có thể tự động hóa đáng kể các hoạt động hiện tại với tác động lớn nhất có thể đến 60-70% tổng thời gian lao động nếu áp dụng rộng rãi trong tương lai.

Cuối cùng, chiến lược tăng doanh thu bằng cách tăng quân số truyền thống sẽ bị phá vỡ hoàn toàn, tạo ra một thử thách cực đại cho mô hình tăng trưởng cũ.

Phân tích của Elec Fleet Technology cho thấy AI có thể rút ngắn chu kỳ dự án, thu nhỏ đội ngũ cần thiết, và gây ra áp lực giảm giá nếu khách hàng vẫn trả cho “giờ công” tương tự như trước AI, do AI hoàn thành nhiều phần công việc nhanh hơn.

Bởi vậy các công ty outsource nếu không cấu trúc lại hợp đồng sẽ đối mặt với thách thức lớn trong danh mục doanh thu truyền thống dựa trên nhân lực.

Cảnh báo

Đối với mảng gia công CNTT, đây là một lời cảnh báo khẩn cấp về sự biến mất của lợi thế nhân lực giá rẻ. Theo phân tích từ Nikkei Asian Review, trong kỷ nguyên trước AI, nhiều công ty có nhân lực công nghệ giá rẻ thắng thầu nhờ chi phí kỹ sư thấp hơn nhiều so với Mỹ hay Nhật Bản.

Tuy nhiên, khi một kỹ sư tại các quốc gia phát triển tận dụng tốt AI có thể làm việc bằng cả một đội ngũ mười người, thì khoảng cách về chi phí nhân công sẽ bị triệt tiêu hoàn toàn.

Nếu không thể nâng cấp đội ngũ từ những "thợ viết code" cơ bản sang các kiến trúc sư AI có khả năng giải quyết các bài toán kinh doanh phức tạp, các doanh nghiệp gia công sẽ đối mặt với làn sóng sa thải và đào thải quy mô lớn khi khách hàng quốc tế ưu tiên các giải pháp tự động hóa thay vì thuê mướn nhân sự offshore.

Rõ ràng, cú rơi của IBM cho thấy việc sở hữu những khách hàng lớn hay hệ thống lâu đời không còn là bảo hiểm cho sự tồn tại. Để không đi vào vết xe đổ của IBM, ngành công nghệ buộc phải thực hiện một cuộc "thay máu" toàn diện.

Theo tờ Nikkei, các công ty công nghệ đang phải chuyển mình từ "người viết code thuê" trở thành "kiến trúc sư giải pháp AI". Thay vì bán thời gian của con người, họ phải bán các giải pháp tự động hóa, hạ tầng siêu tính toán và khả năng tích hợp AI vào quy trình kinh doanh của khách hàng.

Thế giới đang bước vào cơn sốt vàng AI, và những công ty công nghệ nào vẫn chỉ chăm chăm vào việc "tăng quân số để tăng tiền" sẽ sớm nhận ra mình đang cầm một chiếc xẻng bằng gỗ trong khi đối thủ đã dùng máy xúc thủy lực.

Bài học từ IBM là rất rõ ràng: Trong kỷ nguyên AI, nếu doanh nghiệp không tự phá bỏ mô hình cũ của mình, AI sẽ làm điều đó nhưng theo cách đau đớn hơn rất nhiều.

*Nguồn: Reuters, Gartner, Goldman Sachs, McKinsey, Nikkei